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高光譜揭秘葉片生物量監(jiān)測新方法-基于最佳光譜特征提取

發(fā)布者: 發(fā)布時間:2024-12-05
本論文的應用方向集中于農(nóng)業(yè)中作物葉片生物量的精準監(jiān)測及高光譜數(shù)據(jù)的特征提取。通過提出的SIPLS-SPA方法,有效提取小麥葉片生物量的敏感光譜特征,用于構建準確、穩(wěn)定的預測模型,支持農(nóng)田精準管理、資源優(yōu)化及作物育種。同時,該方法適用于植物性狀的快速檢測,為生態(tài)環(huán)境監(jiān)測中的碳循環(huán)評估和農(nóng)業(yè)信息化提供新思路。這一成果可廣泛應用于未來農(nóng)業(yè)和生態(tài)系統(tǒng)的相關研究中。

背景

葉片生物量不僅是反映作物生長狀況的關鍵參數(shù),還能有效指示氣候變化、食品安全及施肥狀況。傳統(tǒng)的地面采樣方法雖然***,但具有破壞性,且耗時費力,難以在大范圍內(nèi)實現(xiàn)快速、有效的空間和時間監(jiān)測。相比之下,遙感技術提供了非破壞性、快速且準確的解決方案,而高光譜遙感通過獲取連續(xù)的光譜信息,能更加***地反映作物特性。然而,完整波段的高光譜數(shù)據(jù)中包含大量冗余信息和噪聲,這不僅增加了數(shù)據(jù)處理的負擔,還會影響模型的精度和穩(wěn)定性。因此,選擇少量敏感特征波段,提取主要信息,成為提升監(jiān)測效率和精度的關鍵步驟。
為克服這些缺點并提升高光譜數(shù)據(jù)的特征選擇效果,作者提出了一種新的混合方法SIPLS-SPA。具體而言,將所選擇的***光譜特征確定為目標變量,用于建立更準確且穩(wěn)定的模型,以監(jiān)測小麥葉片生物量。同時,作者將該方法的性能與SIPLS、SPA及全波段方法分別進行了比較。精度、可靠性和實用性被用作評價所選特征及構建混合模型的性能指標。該研究結果將為今后農(nóng)業(yè)中作物性狀檢測的相關研究提供有效的實證參考。

實驗設計

1.1.材料與方法

(1)麥田試驗
本研究在中國東部江蘇省如皋(32°15′N,120°38′E)開展了兩項田間試驗。每個試驗均設置了不同的施氮量、品種和冬小麥種植密度(即行距)處理,采用完全隨機區(qū)組設計,設3個重復,共36個小區(qū)。每個地塊面積為5m×6m。所有處理均在播種前施用足量的磷酸鈣和氯化鉀。使用試驗田2的標定數(shù)據(jù)對葉片生物量估算模型進行校準,利用試驗田1的驗證數(shù)據(jù)對混合模型的靈敏度和準確性進行評估。
(2)高光譜圖像的獲取
所有高光譜數(shù)據(jù)均由高光譜成像系統(tǒng)(GaiaField-V10E,四川雙利合譜光譜成像技術有限公司)采集。該系統(tǒng)由成像光譜儀探測器V10E和控制模塊組成。該光譜儀由一個CCD相機和一個可見光-近紅外(NIR)光譜儀組成,光譜范圍為380~1030nm??刂颇K由帶數(shù)據(jù)采集軟件的計算機和電動位移平臺構成。數(shù)據(jù)采集時間為北京時間10:00至14:00,選擇在小麥關鍵生育期的晴天條件下進行,采集高度為冠層上方1.0m(圖1)。
圖1.在小麥重要生長階段采集的圖像示例
(3)高光譜圖像數(shù)據(jù)預處理
圖像預處理流程如圖2所示。首先,利用標準光強圖像對天氣引起的光強變化進行校正。然后,為了降低反射噪聲,使用了最小噪聲分數(shù)旋轉(MNF)。最后,應用支持向量機方法(SVM)提取小麥感興趣區(qū)域(ROI)。ROI的平均反射率定義為植被光譜。
圖2.用于高光譜圖像數(shù)據(jù)的預處理步驟
(4)小麥葉片生物量的測定
在測量了冠層反射率后,收集30株小麥植株,立即帶到實驗室測定每個地塊的葉片生物量(kg/m2)。將所有樣品的綠葉與莖分離,然后在105°C下干燥30分鐘,在80°C下干燥48小時至恒重。同時,對所有地塊每平方米(m²)的分蘗數(shù)進行了統(tǒng)計。小麥葉片生物量(kg/m²)通過每株植物的葉片生物量乘以每平方米測得的分蘗數(shù)計算得出。
(5)利用SIPLS-SPA方法提取小麥葉片生物量相關的高光譜特征
首先,利用SIPLS-SPA從全波長提取敏感光譜區(qū)間,然后,確定敏感光譜區(qū)間的***變量。具體步驟如下:
①將全波段(400–1000nm)劃分為P個等間隔(25–50)。例如:如果將波段400–1000nm分為6個區(qū)間,則每個區(qū)間分別為:400–500nm、501–600nm、601–700nm、701–800nm、801–900nm和901–1000nm。
②構建結合Q(Q=2,3,4)個區(qū)間與葉片生物量的PLSR模型。
③重復步驟(1)和(2),通過最小的RMSECV(交叉驗證均方根誤差)確定P和Q的值。
④根據(jù)確定的P和Q得到敏感特征的光譜矩陣,設為X(N*J,其中N為樣本個數(shù),J為光譜變量個數(shù))。
⑤隨機選取一列作為Xj;其余的定義為S。
⑥分別計算Xj到S的投影。S的***投影表示最小相關性,其對應的列定義為Xi
⑦設Xi代替Xj,重復步驟⑤、⑥,直到所選變量的個數(shù)達到M的設定值(M為迭代范圍,M≤J)。M的值是通過對數(shù)據(jù)進行多次計算而確定的。在這項研究中,M等于20。
⑧用所選變量和相應生物量擬合多元線性回歸(MLR)模型。最后,根據(jù)多變量回歸的最小驗證均方根誤差(RMSEv)選擇***變量。
(6)SIPLS-SPA的評價及選取的變量
通過將敏感光譜作為輸入變量構建生物量模型,評估變量選擇方法SIPLS-SPA的性能以及所選敏感特征的有效性。模型性能從精度、可靠性和實用性三個方面進行評估(見下表)。為了比較精度和可靠性,我們分別在校準和驗證數(shù)據(jù)集中使用了決定系數(shù)(Rc²,Rv²)、均方根誤差(RMSEc,RMSEv)以及相對均方根誤差(RRMSEc,RRMSEv)。模型的實用性包括運行時間(秒)、參數(shù)數(shù)量、復雜性水平和計算復雜度。

1.2.結果

(1)不同施氮量下小麥冠層反射率的變化及其與葉片生物量的關系
以Exp.2中不同施氮量下的“生選6號”數(shù)據(jù)為例,分析了冠層反射率的變化(圖3A)。結果顯示,冠層反射率受氮肥用量的顯著影響。具體而言,隨著氮肥施用量的增加,由于色素吸收增加,可見光區(qū)域的反射率降低;然而,由于水分和冠層結構的影響,近紅外區(qū)域的反射率上升。進一步分析了小麥葉片生物量與冠層反射率的關系,如圖3B所示。在可見光區(qū)域(480–720nm),冠層反射率與葉片生物量呈負相關,而在近紅外區(qū)域(720–900nm),反射率呈正相關,表現(xiàn)為具有較高相關系數(shù)(***相關系數(shù)為0.6)的平緩曲線。
圖3.(A)Exp.2中在拔節(jié)期“生選6號”在三種施氮水平下的冠層反射率;(B)小麥葉片生物量與冠層反射率的線性相關系數(shù)
(2)SIPLS-SPA參數(shù)確定
采用SIPLS-SPA方法提取小麥葉片生物量的敏感性特征。首先,將全譜劃分為最多50個區(qū)間,然后對每個病例在Q(Q=2,3,4)區(qū)間上構建PLSR模型。通過運行2.4節(jié)中的步驟①-④,成功地獲得了每個PLSR模型的RMSECV。結果表明,在P=37和Q=4條件下,獲得了RMSECV最低的***PLSR模型(圖4)。這意味著當整個光譜區(qū)域平均劃分為37個區(qū)間時,以22、24、30和37這四個區(qū)間構建的PLSR模型表現(xiàn)***。
圖4.不同P和Q值下SIPLS模型的RMSEcv
(3)SIPLS-SPA篩選小麥葉片生物量敏感性特征
SIPLS選取的4個區(qū)間對應的光譜區(qū)域分別為694~706nm、722~734nm、806~816nm和890~900nm,共44個波長變量。然后通過反復測試,確定M的值為20。最后,再次運行步驟⑤-⑧,確定***高光譜變量為706、724、734、806、808、810、812和816nm(圖5)。這些波段被命名為小麥葉片生物量的“***高光譜特征”。
圖5. SIPLS-SPA提取小麥的***光譜變量為706、724、734、806、808、810、812和816nm
(4)基于***高光譜特征的生物質(zhì)模型標定與驗證
利用SIPLS-SPA選擇的輸入變量,建立小麥5個生長階段葉片生物量的標定模型(圖6A)。然后用獨立的Exp1數(shù)據(jù)集對模型進行驗證。圖6B顯示了Exp.2中6個重要生育期小麥葉片生物量實測值與預測值的散點圖。
圖6.在校準(A)和驗證(B)中,SIPLS-SPA估算的小麥葉片生物量與預測值之間的擬合關系為1:1
(5)與其他特征選擇方法的比較
通過與傳統(tǒng)的SIPLS和SPA方法進行比較,評估了新開發(fā)的SIPLS-SPA方法的有效性。此外,根據(jù)精度、可靠性和實用性(包括變量數(shù)量、訓練時間、復雜性水平和計算復雜度)對基于這些算法提取的不同數(shù)量敏感特征的PLSR模型進行了評估。
下表顯示了從與SIPLS-SPA相同的數(shù)據(jù)集中由SPA和SIPLS提取的敏感變量。結果表明,SIPLS為小麥葉片生物量選擇的敏感特征波段為694–706、722–734、806–816和890–900 nm,而SPA選擇的敏感特征為726、744、758、816和830 nm??偟膩碚f,SIPLS選擇的敏感特征多于SPA和SIPLS-SPA。
利用SPA、SIPLS和SPA-SIPLS選擇的敏感特征作為輸入變量,構建小麥葉片生物量的PLSR模型。下表總結了它們各自的準確性和可靠性。結果表明,SIPLS模型和全波長模型的Rc2***(0.84),SPA和SIPLS-SPA次之。而SIPLS-SPA模型的Rv2值***(Rv2=0.67),SIPLS模型的Rv2值最小。此外,利用SIPLS-SPA選擇的敏感特征構建的模型獲得了最低的RMSEv(0.059kg/m2)和RRMSEv(38.55%)。
采用時間、復雜度和計算復雜度三個指標評價具有不同敏感特征的PLSR模型的實用性(見下表)。結果表明,SPA模式運行時間最短,SIPLS-SPA次之,全波長模式運行時間最長。SPA和SIPLS-SPA的矩陣復雜度和計算復雜度基本相同,但全波長模型的矩陣復雜度和計算復雜度在所有估計模型中最高。

結論

本研究提出了一種新的計算方法SIPLS-SPA,將SIPLS和SPA兩種方法結合用于從高光譜圖像中提取敏感特征,以檢測小麥葉片生物量。通過SIPLS-SPA方法篩選出的8個波段(706、724、734、806、808、810、812和816 nm)被認為是***的高光譜特征,作為輸入變量構建PLSR模型以估算冬小麥的葉片生物量。與其他先進的特征選擇技術相比,所選特征和構建的生物量模型在去除不相關、共線性、簡單變量方面表現(xiàn)更優(yōu),且具有較低復雜度、降低的計算復雜性和更短的運行時間。總體而言,結果表明SIPLS-SPA是一種強大的高光譜特征選擇方法,可用于農(nóng)業(yè)應用中植物性狀的估算。

推薦產(chǎn)品

GaiaField-V10E

作者簡介

通訊作者:姚霞,南京農(nóng)業(yè)大學,博導

參考文獻

論文引用自一區(qū)文章:Min Jia, Wei Li, Kangkang Wang, Chen Zhou, Tao Cheng, YongChao Tian, Yan Zhu, Weixing Cao, Xia Yao. A newly developed method to extract the optimal hyperspectral feature for monitoring leaf biomass in wheat. Computers and Electronics in Agriculture. Volume 165, 2019, 104942. https://doi.org/10.1016/j.compag.2019.104942.

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